El problema de localización y ruteo con múltiples objetivos: una revisión de literatura

Abstract

Contexto: El problema de localización y ruteo constituye una de las principales temáticas en el área de logística e investigación de operaciones con un enfoque hacia la minimización de los costos totales del sistema. Sin embargo, en la gestión de la cadena de suministro, que actualmente presenta una tendencia hacia la sostenibilidad, la mayoría de las decisiones involucra la optimización simultánea de diversos objetivos, incluyendo perspectivas económicas, sociales y ambientales, de lo cual surge el problema de localización y ruteo con múltiples objetivos. Método: Se realiza una revisión sistemática de la literatura sobre el problema de localización y ruteo con múltiples objetivos, consultando las bases de datos Scopus y Web of Science. De acuerdo con unos criterios de selección específicos, se identifican 99 artículos científicos asociados a la temática durante el periodo comprendido entre 1989 y 2022, los cuales se clasifican según el tipo de aplicación. Resultados: Se describen las características más importantes para cada una de las aplicaciones del problema de localización y ruteo con múltiples objetivos en la literatura y se realiza una revisión de las investigaciones según sus objetivos de estudio y métodos de solución, para finalmente identificar las oportunidades de investigación principales. Conclusiones: En primer lugar, la mayoría de los estudios sobre el problema de localización y ruteo multiobjetivo han estudiado la gestión de residuos, la distribución de elementos de socorro, los productos perecederos, el problema de localización y ruteo verde, la cadena de frío y la distribución de bebidas. El objetivo de optimización de mayor implementación es la minimización de costos, combinado con otros objetivos: minimización de riesgos, impactos ambientales, minimización de tiempo, maximización de la satisfacción del cliente, balance de carga de trabajo y confiabilidad rutas. Por otra parte, se aplican métodos exactos y aproximados multiobjetivo para dar solución al problema, siendo los algoritmos evolutivos los más usados para modelos de mayor complejidad. Finalmente, las investigaciones actuales están orientadas al desarrollo de modelos bajo condiciones de incertidumbre y estocásticos, múltiples periodos, ventanas de tiempo, múltiples escalones y flota heterogénea.